Wave 5 · demanda en dos ejes · AgentSquad

Banco de Calibración

Ocho oportunidades reales de tres corridas de producción, cada una etiquetada con la clase Search × YouTube que le correspondería según criterio de negocio. Esta primera tanda la etiquetó el cerebro (Codex) a pedido explícito de Roberto. No es juicio independiente del dueño del producto, y así queda declarado en el repo.

Estado mergeado a main PR #75 Commit 8e3f6d07 Corridas 90dc426c · 359b8207 · 65729911

El hallazgo

Con los umbrales de producción, el eje YouTube casi no detecta nada como "alto", pero solo hace falta soltar dos de los seis umbrales para que el mismo dataset clasifique perfecto. Corrido con el motor de calibración real, sin tocar ningún archivo de producción.

Umbrales de producción
62.5%
accuracy YouTube · recall "alto" = 0%
Candidato evaluado
100%
accuracy YouTube · recall "alto" = 100%
view_velocity 200 → 50 engagement 0.03 → 0.02 el resto de los umbrales queda igual

No se congeló nada. El eje YouTube se atribuye por SERP del tema, no por oportunidad, así que las 8 muestras son en realidad solo 3 puntos de datos distintos de YouTube. Con etiquetas de IA y una muestra tan chica, ajustar el umbral de producción ahora sería sobreajustar. Hace falta más data real y diversa, y que Roberto revise o vuelva a etiquetar.

Las 8 oportunidades

Datos observados reales de r5/r6/r7/r15, con la etiqueta final que quedó en el goldset.